Un vaccino a mRNA modificato da un software di intelligenza artificiale è risultato più stabile e capace di indurre una maggiore produzione di anticorpi rispetto all’originale
Generare testi e immagini con l’intelligenza artificiale (AI) non è mai stato così semplice da quando software come ChatGPT o Bard sono entrati nelle nostre vite quotidiane. Ma l’AI è entrata anche nei laboratori biomedici, per generare nuove strutture di farmaci e vaccini o per modificare quelle esistenti. I vaccini a RNA messaggero (mRNA), ad esempio, sono stati l’arma più potente contro la pandemia COVID-19, ma rimangono stabili solo a temperature inferiori ai -15°C. Questo limita il loro utilizzo, soprattutto nei Paesi più poveri. Un nuovo software di AI del Baidu Research della California è riuscito a ridisegnare la struttura di un vaccino a mRNA contro il virus SARS-CoV2 rendendolo più stabile alla temperatura del corpo umano e quindi capace di persistere più a lungo nell’organismo.
A maggio 2023 l’OMS ha dichiarato la fine dell’emergenza sanitaria della pandemia COVID-19, dopo tre lunghi anni e quasi 7 milioni di decessi. Merito delle mutazioni del virus SARS-CoV2, che lo hanno reso via via meno pericoloso, ma anche e soprattutto delle vaccinazioni, che solo in Europa hanno salvato oltre un milione di vite. È la fine della pandemia? Forse, ma sicuramente non della ricerca e sviluppo dei vaccini a mRNA, che dopo il successo contro il coronavirus continuano a calcare le scene della ricerca biomedica.
I progressi nella tecnologia dell’mRNA hanno inaugurato una nuova fase nella ricerca sui vaccini, che può essere applicata a tutte le aree patologiche: cancro, malattie infettive, malattie cardiovascolari, malattie autoimmuni, malattie rare. Nel 2022 è stato avviato uno studio clinico di Fase I per la valutazione di tre vaccini a mRNA contro HIV e a luglio di quest’anno sono stati annunciati dati incoraggianti su un nuovo vaccino a mRNA contro la malaria, che potrebbe iniziare i test sugli esseri umani nel prossimo futuro. Diverse sono le sperimentazioni in corso per alcuni tipi di tumore, come l’adenocarcinoma duttale pancreatico e il melanoma. Per i più ottimisti, i primi vaccini a mRNA contro il cancro potrebbero essere disponibili già nel 2030 e contribuire a salvare centinaia di migliaia di vite.
La ricerca in questo campo ha subito una forte accelerazione e l’equivalente di anni di progressi è stato raggiunto in pochi mesi. Resta però ancora un ampio margine di miglioramento, perché i vaccini a mRNA, pur funzionando molto bene, sono poco stabili e questo comporta una serie di problemi. Il primo riguarda la loro conservazione a lungo termine, che richiede temperature molto basse, in genere di -80°C (e comunque mai superiori ai -15°C). A temperature più alte, il vaccino si degrada in pochissimo tempo e non è più utilizzabile. Questo ostacola il loro trasporto nei Paesi più poveri, che non dispongono di frigoriferi adeguati.
Una molecola poco stabile è anche meno efficace, perché persiste per meno tempo nel corpo umano. Se la sua funzione è quella di istruire le cellule a produrre le proteine, o antigeni, del virus per stimolare una risposta immunitaria, più tempo resta in circolazione, più antigene viene prodotto. Per aumentare la stabilità dei vaccini, può essere necessario agire sulla loro sequenza, che nel caso dell’RNA messaggero è costituita da un singolo filamento di nucleotidi, le “lettere” che compongono il codice genetico. La forma che questi nucleotidi assumono nello spazio può influenzare la stabilità della molecola.
Ad aiutare i ricercatori è stato l’altro grande protagonista del nostro tempo, l’intelligenza artificiale. L’uso dell’AI nel settore medico è in rapido aumento, dall’interpretazioni di immagini mediche alle diagnostica, fino alla progettazione di nuovi farmaci e vaccini. I ricercatori della divisione californiana del Baidu Research, con sede centrale a Pechino, hanno sviluppato un software di IA chiamato LinearDesign che può creare sequenze di mRNA più stabili e in grado di stimolare una risposta immunitaria più forte.
In pochi minuti, il software restituisce in output la sequenza modificata e una rappresentazione visiva della molecola. Nell’esperimento condotto su un vaccino anti-COVID, si vede ad esempio che le modifiche introdotte dall’algoritmo fanno ripiegare l’RNA su se stesso dando origine a strutture complesse, come regioni a doppio filamento, che sono più rigide – e quindi più stabili – dei loop (strutture simili a una “forcina”) o delle regioni a singolo filamento presenti invece nella molecola originale. La versione ottimizzata ha indotto nei topi una produzione di anticorpi 128 volte maggiore rispetto al vaccino tradizionale ed è risultata 6 volte più stabile a temperature simili a quella corporea.
I ricercatori hanno, inoltre, usato LinearDesign per migliorare la struttura di un vaccino contro COVID-19 autorizzato per uso emergenziale in Laos lo scorso anno: SW-BIC-231, prodotto dall’azienda StemiRNA. I primi test sugli esseri umani, in cui il vaccino ottimizzato è stato somministrato come booster, hanno prodotto dati incoraggianti. Ma l’algoritmo potrebbe ridisegnare i vaccini contro qualunque patologia, e l’azienda farmaceutica Sanofi ha già firmato un accordo di licenza per utilizzarlo nello sviluppo dei suoi prodotti.
Rimangono però ancora da definire i possibili effetti collaterali di questi nuovi vaccini negli esseri umani. La loro struttura a doppio filamento, infatti, è simile a quella di molti virus presenti in natura, che il nostro sistema immunitario ha imparato a riconoscere e a combattere. La somministrazione del vaccino potrebbe quindi causare una risposta immunitaria così intensa da risultare dannosa per l’organismo. Per il momento, però, i primi test sembrano smentire questa ipotesi: nel caso di SW-BIC-231, il vaccino ottimizzato non avrebbe sulle persone effetti collaterali diversi o maggiori rispetto a quello tradizionale.
